Zen Rails 安全检查清单使用指南
2024-08-28 10:27:40作者:晏闻田Solitary
1. 项目的目录结构及介绍
zen-rails-security-checklist 是一个专注于 Rails 应用安全最佳实践的检查清单项目。以下是该项目的目录结构及其介绍:
.
├── README.md
├── SECURITY.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
└── docs
├── 1-general.md
├── 2-code.md
├── 3-infrastructure.md
├── 4-authentication.md
├── 5-authorization.md
├── 6-session-management.md
├── 7-data-validation.md
├── 8-error-handling.md
├── 9-logging.md
├── 10-file-uploads.md
├── 11-email.md
├── 12-api.md
├── 13-background-jobs.md
├── 14-third-party-services.md
└── 15-additional-resources.md
README.md: 项目的主介绍文件,包含项目的基本信息和使用指南。SECURITY.md: 安全相关的信息和报告漏洞的指南。CONTRIBUTING.md: 贡献指南,说明如何为项目贡献代码。LICENSE: 项目的开源许可证。docs/: 包含各个安全检查清单的详细文档。1-general.md: 一般安全建议。2-code.md: 代码层面的安全建议。3-infrastructure.md: 基础设施层面的安全建议。4-authentication.md: 认证相关的安全建议。5-authorization.md: 授权相关的安全建议。6-session-management.md: 会话管理的安全建议。7-data-validation.md: 数据验证的安全建议。8-error-handling.md: 错误处理的安全建议。9-logging.md: 日志记录的安全建议。10-file-uploads.md: 文件上传的安全建议。11-email.md: 电子邮件相关的安全建议。12-api.md: API 相关的安全建议。13-background-jobs.md: 后台任务的安全建议。14-third-party-services.md: 第三方服务的安全建议。15-additional-resources.md: 其他资源和参考资料。
2. 项目的启动文件介绍
zen-rails-security-checklist 项目本身是一个文档集合,不包含实际的可执行代码或启动文件。它的目的是提供一系列的安全检查清单和最佳实践,供开发者在开发 Rails 应用时参考和遵循。
3. 项目的配置文件介绍
由于 zen-rails-security-checklist 主要是一个文档项目,它不包含传统的配置文件。项目的核心内容都集中在 docs/ 目录下的各个 Markdown 文件中,每个文件都详细列出了特定领域的安全建议和最佳实践。
开发者可以通过阅读这些文档来了解和实施 Rails 应用的安全措施。如果需要对项目进行贡献或扩展,可以参考 CONTRIBUTING.md 文件中的指南。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30